压缩感知
- 鲁棒性观测矩阵优化设计及其在机械故障诊断中的应用
断系统中应用压缩感知（CS）可以有效缓解故障诊断系统数据的传输和存储压力。将观测矩阵的优化设计方法引入机械设备故障诊断系统中。结合机械信号信噪比（SNR）较低的特点，在分析不同观测矩阵优化框架抗噪性能的基础上，得出适用于机械信号的鲁棒性观测矩阵优化框架。基于该优化框架，推导出一种比现有求解方法计算复杂度更低的解析解，提高了优化观测矩阵的求解速度。数值仿真和实验结果表明，所提方法得到的优化观测矩阵具有良好的鲁棒性和更高的计算效率，相比现有的优化观测矩阵和常用
振动工程学报 2023年1期2023-06-30
- 基于低秩稀疏分解快速算法的动态MRI重建
磁共振成像;压缩感知;低秩稀疏分解;变量分裂中图分类号：TP391 文献标识码：ADynamic MRI Reconstruction based on Low-rankSparse Decomposition Fast Algorithm YANG Qinghai， YANG Min（School of Automation， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing
软件工程 2022年7期2022-07-21
- 基于压缩感知的毫米波大规模MIMO信道估计
特点，可以与压缩感知理论很好地结合，本文分析了正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法在信道估计的优缺点，并将一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法应用到毫米波大规模MIMO信道估计中，可以取得较好的估计效果。关键词：毫米波;MIMO;压缩感知;稀疏度自适应一、引言毫米波（Millimeter Wave，mmWave）的频段在30GHz～300GHz之间，频谱资源丰富，且与大规模天线结合，能够弥补毫米波自身所带来的高路损，是5G通信的关键技术之一[1]。在毫
中国新通信 2022年8期2022-06-11
- 基于改进平滑L0范数的ISAR成像算法
成孔径雷达;压缩感知;稀疏信号;成像中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）21-0036-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：近年来，因具有全天时、全天候、远距离成像特性，逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术在军用、民用等领域起到了重要作用，有良好的发展前景[1-2]。ISAR通过发射宽带信号，通过脉冲压缩技术可以在距离方向上分离目标上的散射点。由于目标相对于雷达的横向运动，不同横向位置的散射体具有不
电脑知识与技术 2022年21期2022-05-30
- 滚动轴承压缩故障信号的特征代理与凸优化重构算法
滚动轴承; 压缩感知; 特征重构中图分类号： TH165.3; TH133.33 文献标志码： A 文章编号： 1004-4523（2022）02-0434-12DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2022.02.019引 言滚动轴承被广泛应用于旋转机械中，对其状态进行监测对于设备稳定运行至关重要。当滚动轴承发生局部故障时，由传感器采集到的振动信号将包含滚动轴承故障特征，但受机械结构复杂背景噪声的干扰，采集到
振动工程学报 2022年2期2022-05-14
- 基于压缩感知的VLC非线性均衡器研究
，本研究采用压缩感知重构算法中的正交匹配追踪算法（orthogonalmatchingpursuit，OMP）和改进的近似消息传递算法（approximatemessagepassing，AMP）计算VS-NPE内核参数。改进的AMP算法应用时，需对VS-NPE测量矩阵归一化处理，然后将AMP算法迭代过程引入阻尼因子和稳固阈值函数，进而提高模型构建精度。仿真结果表明，在训练样本长度较小时，OMP算法和改进的AMP算法仍拥有较高的重构精度，且OMP算法计算的
青岛大学学报（工程技术版） 2022年2期2022-03-29
- 压缩感知等效源法近场声全息关键参数选取
选取，但随着压缩感知的引入，该方法不再适用.通过对压缩感知性质与奇异值分布联合研究，提出一种基于传递矩阵最大列相关系数的压缩感知等效源法的近场声全息等效源位置选取方式.研究结果表明，压缩感知等效源法的等效源距离选取与稀疏基选取有关，传统等效源选取范围距离重建面0.030～0.100 m，而带有稀疏基的等效源选取范围距离重建面0.010～0.060 m，在使用适当稀疏基的情况下，压缩感知方法的等效源布置距离较传统等效源法更为靠近重建面.关键词：近场声全息;压
广西科技大学学报 2021年4期2021-11-20
- 基于压缩感知的无线通信信息处理方法
信技术，基于压缩感知对无线通信信息处理方法进行研究设计，将压缩感知的采样理论与无线通信的信息相结合，利用其进行信息采样，认知识别相关通信信息，对其进行分类整合，处理列阵信号，对通信信息进行加工后，基于信息的稀疏特征，对其设置稀疏信道估计，以此将通信信息进行进一步处理，使其在通信过程中，保障其信息的准确性。通过实验研究，论证基于压缩感知的无线通信信息处理方法更符合时代的发展，相较传统的处理方法，其处理结果更具有准确性。【关键词】 压缩感知 无
中国新通信 2021年13期2021-09-26
- 基于压缩感知和卷积神经网络的谐波检测方法研究
提出一种基于压缩感知（ CS ）和卷积神经网络（ CNN ）的谐波检测新方法。在 CS 理论下建立了具有压缩采样和重构功能的谐波检测框架，并利用 CNN 理论设计了具有免变换字典的重构网络。研究结果表明，本文所提出的方法具有可行性，可为造纸工业中的谐波检测提供了一种新手段。关键词：造纸工业;谐波检测;压缩感知;卷积神经网络中图分类号：TS7 文献标识码：A DOI：10.11980/j. issn.0254-508X.2021.12.009Stu
中国造纸 2021年12期2021-09-21
- 基于压缩感知的免授权NOMA多用户检测算法综述
摘 要：利用压缩感知（Compressed Sensing， CS）重构方法处理免授权非正交多址访问（Non-Orthogonal Multiple Access， NOMA）系统中多用户检测（Multi-User Detection， MUD）问题已成为热潮。文章首先介绍了CS重构算法及其优劣性，然后详细介绍了基于CS理论提出的多用户检测算法，最后探讨了基于CS免授权NOMA上行传输的MUD算法未来的研究重点，为多用户检测算法的改进和应用提供了理论依据。
无线互联科技 2021年13期2021-09-13
- 基于压缩感知的快速语音编解码方法研究
解码中，由于压缩感知能以更少的采样点恢复完整的原始信号，有利于语音通信中的丢包恢复，因此文章将压缩感知理论用于语音编解码方法，致力于研究一种低复杂度的压缩感知语音编解码方法。实验证明，文章的方法比经典的压缩感知算法在语音重构的速度上具有一定的优势。关键词：VOIP;低复杂度;压缩感知0 引言众所周知，传统的信号采样方法遵循著名的奈奎斯特采样定理，即采样速率必须至少是信号中存在的最大频率的两倍。而由陶哲轩等[1]提出的压缩感知理论可以通过比传统方法更少
无线互联科技 2021年13期2021-09-13
- 压缩感知理论在MIMO-OFDM系统信道估计中的应用
该文借助压缩感知理论完成MIMO-OFDM系统的信道估计，分别采用压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法和广义正交匹配追踪（GOMP）算法重构信道参数，与最小二乘（LS）算法比较，通过归一化均方误差（NMSE）展现了压缩感知类算法能够有效地提高信道参数重构的精度。该文设计了一个MIMO-OFDM通信系统，测试了压缩感知算法对数据传输的误码率（BER）的影响，实验结果表明，基于压缩感知的算法能够有效降低系统的误码率（BER）。【关键词】 GOMP;Co
廊坊师范学院学报(自然科学版) 2021年1期2021-09-10
- 基于压缩感知技术的3D黑血MR增强扫描对脑转移瘤的应用价值
探讨基于压缩感知技术的颅脑3D黑血增强扫描在脑转移瘤中的应用价值。方法 回顾性分析2018年9月～2020年1月期间阜阳市人民医院经临床或病理证实为恶性肿瘤脑转移患者37例，均行常规MR平扫加增强和黑血增强扫描，甲乙两名阅片者双盲法独立阅片对常规MR增强图像及黑血图像质量进行评价及统计病灶数量。比较两种增强图像质量主观评价结果、表观信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）及病灶数目显示情况。结果 常规增强组与黑血组图像质量评分差异无统计学意义（P>0
中华养生保健 2021年6期2021-08-09
- 一种基于分块压缩感知的红外成像方法
问题，将分块压缩感知理论应用到红外成像系统之中，编码模板位于前置红外镜头的像面，并对目标场景所成的像进行多次编码。编码后的像经过中继红外镜头被红外探测器所采集，采用OMP算法对采集到的信号以分块的方式进行重构，最终得到目标场景图像。对不同分块大小重构原始图像进行仿真，并将仿真的重构图像与降采样图像进行对比分析。仿真结果表明，分块大小越大，重构图像的峰值信噪比越高，重构时间越长。重构图像的质量明显优于降采样图像，可以实现低分辨率红外探测器重构高分辨率图像，为
粘接 2021年4期2021-07-11
- 基于物联网技术的小波域分块压缩感知算法的图像重构系统设计
于小波域分块压缩感知算法的图像重构系统。建立低照明度图像采样模型，采用图像的景深自适应调节方法进行小波域分块压缩感知和信息融合处理。利用多尺度的Retinex算法进行小波域分块压缩感知和信息提取，提取图像的信息熵特征量。采取图像自适应增强方法进行低照度图像增强处理，使用物联网技术进行低照明度图像的三维信息重构，结合细节增强方法进行低照度图像增强处理，完成重构系统设计，实现透射率图的轮廓检测和特征重构。仿真结果表明，采用该方法进行低照明度图像重构的分辨率较高
计算技术与自动化 2021年1期2021-04-09
- 压缩感知在物联网系统中的应用研究
基础上，结合压缩感知理论提出了3种感知层数据采集与传输方案，给出了压缩感知理论的框架，并对提出的数据压缩方案、随机采样方案、半张量模型采集方案进行了可行性分析，详细探讨了3种方案各自适用的应用场合，为物联网感知层高质量、高速率数据采集与传输提供了可借鉴的方法。关键词：压缩感知;物联网;数据采集方案0 引言物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，已在零售、交通、农业、智能家居、智慧城市、供应链、应急、医疗、环境和能源等领域得到了广泛应用。如果说互联网打破了空
机电信息 2020年23期2020-09-26
- 基于改进型压缩感知的平面设计图像处理技术研究
化最优匹配的压缩感知图像处理方法。在构建压缩感知信号模型的基础上，推导图像重构的等价最优化问题。此外，为了降低最优化问题求解的复杂度，通过正则化二次处理与分段筛选，在保证图像重构质量的同时，可以有效地减少图像处理时间。仿真实验结果表明，所提算法对于不同的图像及采样率均具有良好的重构质量，且相对于正交匹配算法，其复杂度显著降低。关键词： 平面设计; 图像处理; 压缩感知; 正则化处理; 分段筛选; 仿真实验中图分类号： TN911.73?34
现代电子技术 2020年18期2020-09-23
- 安全压缩感知在医学图像云存储系统的应用
一种基于安全压缩感知的医学图像隐私保护的云存储系统，该系统采集的敏感数据样本不会以明文形式离开传感器。被保护的样本发送到云数据中心存储、处理和分发。云数据中心无法知晓数据内容，从而能够保证数据的安全性，而资源丰富的本地智能端则可以解密和重构原始数据。实验表明，该系统实现了简单快速采样、安全存储和传输。关键词：压缩感知;隐私保护;医学图像;云存储中图分类号：TP309.7 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2020）08-45-040 引言近年来
计算机时代 2020年8期2020-09-15
- 基于奇异值分解改进观测矩阵的FBG传感信号处理
法，通过提高压缩感知处理光纤布拉格光栅传感信号精度，完成噪声预处理。对观测矩阵进行分解重构，提高信号重构保真度。首先对随机观测矩阵进行正交化处理，再对其进行奇异值分解，将特征矩阵特征值改为恒定值，带入新的特征值后将产生新的观测矩阵。对信号进行观测，并采用信噪比、重构误差等指标确定稀疏度K。仿真结果表明，该方法重构精度提高约72%。关键词：压缩感知;奇异值分解;观测矩阵;传感信号DOI：10. 11907/rjdk. 192419 开放科学（资源服务）标识码
软件导刊 2020年8期2020-09-02
- 基于压缩感知的图像鲁棒编码传输
文提出了基于压缩感知的图像鲁棒编码传输算法，实现单个操作中同时采样压缩并且能够进行鲁棒传输。采用小波变换（DWT）对图像进行稀疏表示，再对稀疏系数进行块Hadamard压缩感知测量，为获得图像的高性能重建，在解码端采用高效的CRSR重建算法。通过实验仿真表明，密文在传输过程中能够抵抗高丢包率的攻击，随着丢包率的上升，本算法获得的重建性能缓慢下降，在丢包率为0.3时，解码端仍可以获得相对稳定的重构图像，说明该算法具有抵抗丢包攻击的鲁棒性，能够满足图像鲁棒传输
电脑知识与技术 2020年20期2020-08-26
- 基于张量字典学习的压缩感知视频重构
量字典学习的压缩感知视频重构算法。把视频图像的二维空间特性和一维时间特性映射到三阶张量上，保持了图像的时间特性，增强了图像前后帧之间的相关性。同时在重构视频图像块的过程中，相对于二维矩阵字典，原子的稀疏表达有着更高的自由度，进而提高了重构质量。对张量的计算在傅里叶域中进行，减少了算术运算的次数，缩短了重构时间。通过实验数据以及视觉直观证明，提出的算法重构图像的峰值信噪比较传统方法提高了2～4 dB。关键词： 压缩感知; 视频图像重构; 张量分解; 稀疏表达
现代电子技术 2020年3期2020-08-04
- 基于Polar插值改进的结构振动信号压缩采样正交匹配追踪恢复算法
段忠东摘要：压缩感知是近年来出现的采样和信号处理方法，它利用了信号中普遍存在的稀疏特性，从而可以以远低于奈奎斯特频率的采样速率采集压缩样本，并依概率恢复得到真实信号。结构振动信号具有一定的稀疏性。对其进行压缩采样并进行信号重构，离散傅里叶原子的频率往往与信号实际频率不匹配，造成频率泄漏，降低信号重构精度。针对离散原子库存在的缺陷，采用Polar插值对正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）算法进行了改进。以OMP算法选
振动工程学报 2020年3期2020-07-16
- 基于改进压缩感知的生猪音频信号处理
基于普减法的压缩感知。在信息采集端采用微处理器NanoPCT4控制的麦克风采集音频信号，通过基于普减法的稀疏基矩阵和测量矩阵，减小声音传输量，接收端运用OMP算法，将压缩信号进行恢复重构，实现对生猪音频信号的快速准确传输。结果表明，通过运用这套压缩-重构系统，重构率提高20.75%，重构时间缩短近0.20 s，去噪后的峰值信噪比较未去噪的峰值信噪比增大了近1.50 dB，降低了信息传输量，节省了信号处理、存储和传输的时间，同时也降低信号失真。关键词：声音信
江苏农业科学 2020年10期2020-07-06
- 基于压缩感知的回声状态神经网络在时间序列预测中的应用
提出一种基于压缩感知方法的回声状态神经网络，利用测量矩阵，将高维的内部状态压缩成低维后再求解输出权值矩阵。混沌时间序列预测实验结果表明，相对于传统模型，该方法能在误差损失允许范围内，将计算时间最大程度降低到40%左右。关键词：数据预测;回声状态神经网络;储备池计算;压缩感知;时间序列预测DOI： 10.11907/rjdk.192786开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP306文献标识码：A文章编号：1672-7800（2020）004
软件导刊 2020年4期2020-06-19
- 基于压缩感知的一种改进射电图像重建算法
提出一种基于压缩感知技术的射电干涉图像凸优化重构算法。该算法对原始对偶算法引入迭代收缩算子和阈值模型，迭代收缩算子在每一步迭代过程中利用前两点进行组合更新，迭代过程更为精确，通过阈值模型克服不连续性产生的伪吉布斯效应，使得重建射电图像光滑并保留了有用高频信息。实验结果表明，改进算法在信噪比与重建精度方面优于PD算法，得到了更好的效果。关键词： 射电图像重建; 压缩感知; 原始对偶算法; 射电天文观测; 凸优化算法; 阈值去噪中图分类号： TN911.73?
现代电子技术 2020年9期2020-06-19
- 基于压缩感知的小电流接地系统故障选线方法
确的问题，在压缩感知理论框架下提出了基于压缩感知的小电流接地故障选线新方法。首先，利用Simulink搭建了10 kV电压等级的小电流接地模型，在其基础上通过设置故障相，提取各条线路中的零序电流;然后利用压缩感知算法对所提取的零序电流进行压缩，从而得到压缩零序电流特征;接着通过调整线路参数得到大量正常线路以及故障线路中经过压缩的零序电流特征样本;最后利用径向基神经网络构造了小电流接地故障选线模型。实验结果表明所提出的小电流接地故障选线方法不仅具有较高的精度
西安科技大学学报（社会科学版） 2020年2期2020-06-16
- 图像压缩感知融合技术探究
像融合技术和压缩感知理论，通过对压缩感知理论和非下采样contourlet变换的研究，将其应用在图像信息融合领域，提出了一个有创新性的图像融合新算法，并改进现有的图像压缩感知重构算法，在相同的信息源下，取得更好的重构图像质量。关键词：小波变换;图像融合;压缩感知中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）35-0202-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 背景近些年来，例如金字塔融合、离散小波变换融合
电脑知识与技术 2020年35期2020-06-07
- 多源数据融合的压缩感知算法在智能交通中的应用研究
究现状，利用压缩感知的基本理论，进行智能交通中数据融合与重构算法。最后，总结压缩感知应用于智能交通网，以实现智能交通网络中的数据采集。智能交通网的数据采集的数据多、数据杂，本文提出压缩感知理论用于智能交通网的数据采集，降低数据量，提高有效数据的采集，采用的重构算法实现数据的重构，保证信号重构的精确性和稳定性，保证网络传输信息的准确性。最后给出了仿真分析论证。关键词 数据融合;压缩感知;重构算法;智能交通引言智能交通系统网络中，采用了大量不同类型的传感器，比
科学与信息化 2020年3期2020-04-17
- 一种优化的核磁共振图像重建方法
断中的应用，压缩感知理论提供了解决问题的新思路，可以利用图像稀疏性压缩信息并通过数学模型重建图像，方法的关键是模型和算法。本文提出了联合先验的重建模型，改进了迭代阈值法和增广拉格朗日法，并通过对比实验证明了优化后图像重建方法的有效性。关键词：核磁共振图像;压缩感知;联合先验模型;拉格朗日算法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）04-0211-02收稿日期：2019-11-02作者简介：郭姿鹬（1994—），女，云南楚
电脑知识与技术 2020年4期2020-04-14
- 压缩感知技术现状与展望
孙业伟摘要：压缩感知最吸引人的地方在于它直接在采样的前端能够以相对于传统更加低的采样率采集信号。当然这是由于我们掌握了信息的稀疏属性，所以当我们知道关于信号的更多先知条件时，那么更加详细的采取信息的效率，也就有可能增加。本文综述了压缩感知基本原理，介绍了信号稀疏表示、理论应用和未来展望等内容以及压缩感知理论研究现状和在相关领域的应用。关键词：压缩感知;稀疏表示;理论应用;未来展望引言随着科学技术的飞速发展，社会各领域所需要的信息也逐步增加，信息的采取就是模
信息技术时代·中旬刊 2020年5期2020-04-07
- 基于压缩感知的宽测绘带海面运动目标多普勒补偿成像算法
，同时利用了压缩感知技术进行解距离模糊。由于正交编码对海面目标的运动特性比较敏感，编码信号的脉内多普勒特性将影响距离模糊的求解性能。对编码信号的脉内多普勒特性进行推导与分析，得到脉内多普勒特性体现为距离快时间的频移且该频移量等于方位慢时间的多普勒频率。因此，提出了在回波信号的距离时域方位多普勒域进行编码信号的脉内多普勒特性补偿算法，通过仿真试验分析证实所提出方法的有效性。关键词：合成孔径雷达；压缩感知；正交编码；宽测绘带成像；多普勒补偿中图分类号：TN95
航空科学技术 2020年6期2020-02-04
- 基于多尺度变换的压缩感知目标跟踪算法研究
题。关键词：压缩感知;哈尔特征;贝叶斯分类器中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）09-0123-020 引言目标跟踪的鲁棒性必须满足高稳定性和实时性这两个相互竞争的要求。压缩感知指出，原始的高维稀疏或可压缩信号可以由低维信号重构，低维信号的维数远远小于奈奎斯特采样数。本文提出根据哈尔特征的维数自适应地确定矩阵的稀疏性和列数的方法改变目标跟踪矩形区域尺寸。1基本原理1.1压缩感知和随机投影理论2.3 算法流程多尺度
数字技术与应用 2019年9期2019-12-13
- 基于压缩感知的信号重构与DOA估计
的分辨率。在压缩感知理论的基础上，从波达方向估计信号的空间特性出发，引入了一种协方差向量稀疏表示的波达方向估计算法。仿真结果表明，所提算法与传统算法相比波达方向估计的分辨率有所提高，在采样数据相对较少的情况下也能精确恢复原信号。关键词：压缩感知;波达方向估计;重构算法;分辨率;压缩感知;协方差向量中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-1302（2019）11-00-030 引 言通过阵列传感器接收的信号来实现空间信源的定位是信号处理领域的一
物联网技术 2019年11期2019-12-11
- 基于Kalman滤波与样本加权的压缩感知跟踪算法
摘 要：针对压缩感知跟踪算法在目标移动过快时易丢失跟踪目标和跟踪准确性不高的缺点，提出了改进的压缩感知跟踪算法。该算法引入加权函数辅助判断正负样本，使用加权后的样本计算特征找到下一帧的目标中心位置，当目标移动过快时，使用卡尔曼滤波对当前帧目标位置进行预测。对不同测试序列的跟踪结果表明，改进后算法能够稳定跟踪目标，有效地解决了目标移动过快时易丢失跟踪目标的问题，并且具有较高的准确性。关键词： 压缩感知;加权函数;卡尔曼;准确性【Abstract】 Aimin
智能计算机与应用 2019年5期2019-12-05
- 压缩感知中RIP界的研究新进展
要：该文对压缩感知（稀疏恢复）问题的研究背景以及研究模型进行了详细阐述，并对基于最小化的恢复模型准确恢复未知稀疏信号的恢复条件进行系统介绍，最后对基于约束等距条件（RIP）条件的恢复结果进行归纳总结。关键词：压缩感知 稀疏 RIP条件中图分类号：O29 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）09（c）-0237-02现今社会处于大数据研究时代，海量数据带来更多信息，但也带来了数据信号存储、传输和分析的困难。近年来，由菲尔兹奖获
科技资讯 2019年27期2019-11-30
- 压缩数据分离问题研究
：本文首先对压缩感知的背景进行细致地阐述，然后对可分离稀疏信号恢复问题进行介绍，最后基于D-RIP条件，总结了高斯随机测量下的数据分离结果。关键词：压缩感知;数据分离;随机矩阵中图分类号：O29 文献标识码：A近年来高维数据处理问题已经成为研究热点问题，特别是现金社会中海量的数据信息给人们带来了便利，但也带来了数据的存储、传输和分析的困难。因此，高维数据处理问题成为研究者们极为关注的问题。近十余年来逐渐兴起的压缩感知理论为高维数据处理问题带来了新的变革，
科技风 2019年29期2019-11-23
- 基于Logistic混沌Bernoulli测量矩阵的压缩感知研究
孙中廷摘要：压缩感知中测量矩阵是数据采样和信号重构的关键，传统测量矩阵存在重构计算复杂度高、内存耗用大和随机不可控等问题。利用Logistic混沌序列优良的随机特性，对Bernoulli测量矩阵进行改进，提出一种复杂度较低的混沌Bernoulli测量矩阵。首先通过Logistic混沌系统产生混沌序列，然后运用符号函数进行映射生成Bernoulli分布的随机序列，最后将其构造为测量矩阵并在一维信号和二维图像的采样、重构中应用。仿真结果表明，基于Logisti
电脑知识与技术 2019年27期2019-11-11
- 基于压缩感知的阵列信号测向算法的设计与仿真
能。关键词：压缩感知；波达方向估计；均匀线阵；超完备冗余字典1.课题研究历史和现状对辐射源的信号采集，进行来波方向（DOA）估计和信号源定位，是国内外信号处理领域极为重视的课题。近年电子技术发展迅猛，阵列信号处理技术、信号的DOA估计等被广泛应用于雷达、医学成像[1]、无线通信、电子对抗、天文等领域。早期的比幅法、比相法等，无法实现满足要求的高精度测量。如今，在信号的DOA估计上，有许多较为成熟的算法，如MUSIC算法[2]（多重信號分类算法）、ESPRI
科学与财富 2019年20期2019-10-21
- 稀疏度自适应回溯追踪算法改进
摘 要：针对压缩感知重构算法中信号稀疏度未知和步长大小固定的问题，提出一种新的压缩感知信号重构算法，即基于弱选择的稀疏度自适应回溯追踪（SPWAMP）算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与回溯思想相结合，在未知信号稀疏度的情况下，利用阈值方法选取预选集，通过变步长更新支撑集原子个数并结合回溯思想剔除不可靠原子，最终实现信号精确重构。仿真结果表明，当信号稀疏度K达到65时，该算法重构精度相对稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法提高了40%，而此时正交匹配
软件导刊 2019年8期2019-10-15
- 基于变换域的压缩感知快速重构算法
姣姣摘 要：压缩感知是信号处理领域热门研究课题，其应用前提为原信号是稀疏或可压缩的。时域非稀疏信号可以变换为频域稀疏信号，但变换后的信号和传感矩阵表示形式为复数，增加了重构复杂度。为了降低复杂度，提高信号重构效率，提出一种基于实变换的重构算法，该算法将复数形式的稀疏信号和传感矩阵的实部和虚部分离后再参与重构。与传统重构算法相比，该算法改善了重构信号的均方误差，明显缩短了重构时间，极大提高了信号重构效率。关键词：压缩感知;频域分析;稀疏信号;传感矩阵;实变换
软件导刊 2019年7期2019-10-11
- 基于VMD的瓦斯信号自适应压缩感知算法
元红摘要：将压缩感知算法和变分模态分解相结合，应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低，重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题，因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法，有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度重构的问题，同时自适应地选择观测矩阵，避免了对稀疏信号的同类化投影选择。首先将瓦斯信号经过VMD进行分离，得到一系列瓦斯信号的本征模态函数分量，通过设定阈值保留有效信息，使得信号更加稀
西安科技大学学报（社会科学版） 2019年2期2019-09-10
- 基于平克斯公式的l1-l2优化算法改进
范志勇摘要：压缩感知的各种重构算法中，如何优化算法，使重构精度变高是研究的重点，本文基于平克斯公式，在l1- l2算法的基础上进行改进，实现正则参数的优化选择，从而提高重构精度.关键词：压缩感知 重构算法 平克斯公式引言压缩感知理论克服了原始采样方法对信号采样率的要求，避免了资源的浪费，提高了信号采样的效率，求解压缩感知优化问题，国内外大概分为三类基本方法：匹配追踪类算法、凸松弛类算法以及组合算法，各种基本方法进行延伸，进而发展了多种重构算法，本文在-/2
数码世界 2019年5期2019-09-09
- 基于压缩感知和深度小波网络的列车故障识别
出了一种基于压缩感知和深度小波神经网络（CS-DWNN）的列车故障识别方法。首先，对采集得到的列车走行部振动信号利用高斯随机矩阵进行压缩采样;其次，构建以改进小波自编码器（WAE）为基础的深层小波网络，将压缩后的信号直接输入网络进行自动逐层特征提取;最后，用DWNN学习到的多层特征分别训练多个深度支持向量机（DSVM）和深度森林（DF）分类器，并将识别结果进行集成。该方法利用深层小波网络从压缩信号中自动挖掘隐藏的故障信息，受先验知识和主观影响较小，并且避免
计算机应用 2019年7期2019-09-04
- 信号与系统中基于抽样定理的教学内容总结与分析
特性以及基于压缩感知的抽样等知识的讨论。关键词：信号与系统；窄带信号；抽样定理；压缩感知中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）34-0255-02一、引言信号与系统有一个十分重要的知识点“抽样定理”[1-4]，它是连续信号和离散信号相互转换而使信息不丢失的理论依据，在数字信号处理、通信原理、数字图像处理等课程中有重要的应用，因而深入学习和掌握抽样定理是非常重要的。二、时域抽样分析四、頻域抽样定理的分析五、结语抽样
教育教学论坛 2019年34期2019-08-21
- 稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法改进
要：在基于压缩感知的信号重构问题中，有一类常见情况——未知信号稀疏度。针对此类情况，提出稀疏度自适应分段正交匹配追踪（Sparsity Adaptive Stagewise Orthogonal Matching Pursuit，SAStOMP）算法，该算法将自适应思想、变步长迭代思想与分段正交思想相结合，在未知信号稀疏度的情况下，自适应地选择支撑集原子的个数，最终实现信号的精确重构。仿真结果表明，针对长度为256位的原始信号，该算法重建效果优于正交匹配
软件工程 2019年7期2019-08-06
- 基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制
题，提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发（CS-TD）机制。首先提出了感知任务整体成本模型，该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数;然后基于成本模型，分析感知节点的日常移动轨迹，结合压缩感知数据采集技术，提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法;其次通过区域覆盖最小节点区域全覆盖最少节点（RCLN）此处的描述，与引言中“区域全覆盖最少节点（Region Covers Least Nodes， RCLN）”是一个意思吗？二
计算机应用 2019年1期2019-08-01
- 压缩感知在无线传感器网络中的应用研究
号。关键词：压缩感知;无线传感网络;稀疏表示;测量矩阵无线传感器网络是由分布在监测区域内的大量传感器节点通过无线通信方式形成的一个自组织网络系统。该系统的目的是协作感知、采集和处理网络覆盖区域里被监测对象的信息，并将结果发送给用户。在感知和采集过程中，由于无线传感器网络包含大量传感器节点，每个传感器节点采集大量的数据，这些数据将传输到一个中心控制节点，也会在各个节点之间传输，这种分布式传感网络的数据传输，对数据传输功耗和带宽需求非常大，所以，如何对无线传感
无线互联科技 2019年8期2019-07-08
- 基于单层小波变换的图像融合压缩感知研究
层小波变换与压缩感知相结合的图像融合新方法，仅通过测量图像的高频小波系数且保留了低频小波系数，利用不同的方案对低频小波系数和高频小波系数的测量进行融合。结合总变分（TV）最小化算法和融合测量来恢复高频小波系数，运用逆小波变换对融合图像进行重建。实验表明，该方法具有良好的融合性能和较低的计算复杂度。关键词：图像融合;压缩感知;单层小波变换中图分类号：TP751.1 文献标识
计算技术与自动化 2019年2期2019-07-05
- 基于矩阵填充理论的R-D算法
填充理论中的压缩感知对被干扰、扰动的观测信号进行重构和恢复，降低微多普勒带来的频带影响，从而提高SAR图像对比度。关键词：SAR 矩阵填充;多普勒;压缩感知;R-D算法;微多普勒DOI：10. 11907/rjdk. 182360中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1672-7800（2019）001-0086-05Abstract： In view of the fact that the rigid object assumption is
软件导刊 2019年1期2019-06-07
- 压缩感知在图像处理中的应用
吴江月摘要：压缩感知是最近几年的研究热点，有很多领域都与之相结合，既有创新也提高了效率。它是一种新的采样理论，利用随即采样获取一些包含全部信息的少量信号，然后使用非线性重建算法来恢复原始信息。将CS与图像处理相结合，可以减少压缩成本和采集数据的代价，提高图像处理传统技术的效率。该文主要对CS在图像恢复中的应用进行研究，叙述了压缩感知的理论，以及稀疏矩阵、矩阵填充、重构算法等。最后，与传统的图像恢复技术相比较，总结出存在的不足和改进，并对其未来的发展进行展望
电脑知识与技术 2019年4期2019-05-24
- 基于L1加权压缩感知下的车辆分类
龚火青摘要：压缩感知在信息技术和信号处理领域引起了广泛关注，因为它提供了一种替代的，无冗余的信号压缩和重建方法。它利用信号的“稀疏性”来对序列进行欠采样并重建，而不添加由Shannon-Nyquist采样定理建立的混叠噪声。然而，由于使用非线性重建多项式，重建方法是昂贵的。本文为了增强声信号源在变换域中的稀疏性，提出一种L1-加权迭代软阈值算法（L1-IST），并与现有的稀疏信号恢复方法，压缩采样匹配追踪（CoSaMP）与迭代软阈值算法（IST）进行了比较
电脑知识与技术 2019年6期2019-05-22
- 基于压缩感知的管道漏磁检测数据稀疏化方法
，设计了基于压缩感知的管道漏磁检测数据稀疏化方法。通过实验对比由不同观测矩阵进行漏磁数据稀疏化的性能，总结出数据稀疏度和观测值的数量对重构准确率的影响，选出不同类型漏磁数据适用的观测矩阵，最终设计出基于压缩感知的管道漏磁检测数据稀疏化方法。关键词：压缩感知;观测矩阵;稀疏化方法中图分类号：V241.4 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）06-0066-020 引言本文主要基于压缩感知的管道漏磁检测数据的稀疏化方法研究，文章分析了几种常
中国科技纵横 2019年6期2019-05-08
- 基于MT-BCS的可分离DOA估计算法
OA估计; 压缩感知; 贝叶斯; 多任务贝叶斯压缩感知; 分辨率; 算法复杂度中图分类号： TN951?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2019）06?0010?04Abstract： The constant development of the compressed sensing theory provides a new idea f
现代电子技术 2019年6期2019-04-04
- 基于压缩感知的轨道结构故障模式识别研究
提出一种基于压缩感知的轨道结构故障模式识别方法。该方法通过设计重构信号的稀疏基与测量矩阵，将原始振动信号稀疏重构，解决了轨道振动信号在设计分类器时会出现“过拟合”的问题。通过构造11个特征征兆指标，研究重构后的数据特征征兆指标分布规律，解决了数据集维度高的问题。将特征征兆指标两两组合，结合密度聚类算法，成功区分轨道结构正常工况、道床板结工况、道床翻浆工况和轨枕空吊工况。利用归一化互信息（NMI）指标评价密度聚类结果有效性。算例表明，该方法实现了大量样本下轨
智能计算机与应用 2019年6期2019-03-11
- 基于压缩感知的磁共振成像降噪处理方法
摘要：压缩感知即通过信号稀疏性进行全新信号采样，优势在于信号测量数据量非常小，因此其在医学磁共振成像处理、无线通信等领域已实现了普遍应用。稀疏信号重新构建是基于压缩感知的磁共振成像领域的核心问题。由于存在噪声问题，磁共振成像重建质量备受影响，而压缩感知可有效解决这一问题，所以，本文提出了基于压缩感知的磁共振成像降噪处理方法。关键词：压缩感知;磁共振成像;降噪处理中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）34-0188-0
电脑知识与技术 2019年34期2019-03-04
- 基于压缩感知的红外人脸识别
然摘 要：压缩感知理论是一种全新的数据采集技术，其采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，通过数值最优化问题准确重构原始信号。本文利用压缩感知的优秀特性，采用基于稀疏表示的模式分类方法，通过提取红外人脸图像的全部信息作为特征并建立特征矩阵，将待识别人脸作为压缩感知测量值，并通过正交匹配追踪算法进行重构，根据重构的稀疏系数所属类别进行红外人脸识别。实验表明，基于压缩感知的红外人脸识别结果准确率高。实验验证了本算法的有效性。关键词：压缩感知;稀疏表示;红外
软件工程 2019年1期2019-02-08
- 基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构
础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的，并没有考虑信号的局部特征与结构化特性，存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况，提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理，结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域，再考虑图像的非局部自相似性，采用加权lp范数最小化算法（wsNM）求解低秩优化问题，较好地保留了图像结构细节，最后采用
软件导刊 2019年12期2019-02-07
- 以压缩感知为基础的语音数字编码技术
储。文章基于压缩感知，对语音编码技术进行详细分析。关键词：压缩感知;基础;语音数字;编码技术压缩感知技术能够实现对信号在采样的同时进行压缩，因此，受到信号处理行业的重视。对于数字语音处理来说，采样之后的量化编码是比较重要的一部分，在这样的背景下，本文以压缩感知作为基础，研究语音数字编码技术，希望以此能够为相关人士提供参考。1 概述压缩感知压缩感知，又名压缩采样、稀疏采样，从本质上来讲是查找欠定线性系统的一种稀疏技术，这项技术被广泛应用于电子工程领域，
无线互联科技 2019年21期2019-01-06
- 运动目标检测和跟踪算法综述
方法；最后对压缩感知理论进行简介，并对基于该理论的两种算法：稀疏表示的目标跟踪算法和实时压缩感知目标跟踪算法做出系统的描述。关键词：运动目标检测；运动目标跟踪；压缩感知；稀疏表示；特征提取中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）24-0194-04Abstract：Moving target detection and tracking are widely used in multimedia images， vi
电脑知识与技术 2018年24期2018-11-26
- 浅析矩阵填充方法
理论研究成为压缩感知技术的一个研究热点.在实际的应用领域中涉及对高维数据的分析与处理，可以运用矩阵填充的方法来解决。其过程主要是：通过观测到的局部数据来准确填充缺失数据，从而获得完整数据矩阵的过程。该文先介绍了压缩感知技术、矩阵填充方式的低秩矩阵填充、鲁棒主成分分析两种矩阵填充方式的数据模型的典范应用，并预测了压缩感知知识将来探索的领域。关键词：压缩感知； 矩阵填充； 低秩矩阵填充； 鲁棒主成分分析；稀疏中图分类号：TP3-05 文献标识码：A 文章编号：
电脑知识与技术 2018年23期2018-11-26